El procesamiento del lenguaje natural se está convirtiendo en la aplicación más ubicua en el ecosistema moderno de aprendizaje profundo. Recordemos que el aprendizaje profundo se refiere un conjunto de algoritmos que permiten que el aprendizaje automático entre maquinas o de las maquinas sea posible.
A través de arquitecturas computarizadas bastante complejas, se ha logrado modelar diversas abstracciones de datos dando como resultado que la maravillosa inteligencia artificial sea posible. Sin embargo, para que las maquinas puedan comunicarse de una mejor manera necesitamos avanzar mucho más en el procesamiento del lenguaje natural. Aquí es donde interviene PyText. Y a continuación te damos una introducción a PyText.
Introducción a PyText
Vayamos directo al grano con la introducción a PyText. El procesamiento del lenguaje natural también conocido como PNL ha resultado ser un componente omnipresente de las plataformas de aprendizaje automático. Desde el soporte en marcos populares de aprendizaje profundo hasta las API (Programas de interface de aplicación) en tiempo de ejecución en la nube como Google Cloud, Azure, AWS o Bluemix. Sin embargo a pesar del increíble progreso, la creación de aplicaciones de PNL a escala sigue siendo increíblemente desafiante, y a menudo surgen fuertes fricciones entre las posibilidades de investigación, experimentación y las realidades del servicio y despliegue de modelos. Como uno de los entornos de conversación más grandes del mercado, Facebook se ha enfrentado a todos los desafíos para desarrollar aplicaciones de PNL a gran escala durante años.
Recientemente, el equipo de ingeniería de Facebook abrió la primera versión de PyText, un marco basado en PyTorch para crear soluciones de PNL más rápidas y eficientes. PyTorch fue uno de los primeros marcos de aprendizaje profundo que abordó el arduo conflicto entre la experimentación rápida y el servicio de modelos a escala. Ahora su sucesor PyText se basa en los principios de PyTorch para optimizar todo el sistema para el espacio de la PNL.
En la introducción a PyText debemos mencionar el objetivo final que tiene este sistema. Pues bien, el objetivo final de PyText es proporcionar una experiencia más sencilla para la implementación integral de los flujos de trabajo de NLP. Para lograrlo, PyText necesita abordar algunos de los puntos de fricción existentes en los flujos de trabajo de NLP. Desde esos puntos de fricción, lo más problemático es el desajuste existente entre las etapas de experimentación y de servicio del modelo del ciclo de vida de una aplicación de PNL.
Ventajas
Desde luego que no puede haber una correcta Introducción a PyText sin hablar de las ventajas. Pues bien, como lo dijimos anteriormente PyText es una biblioteca construida sobre las bases de PyTorch, este marco de aprendizaje profundo unificado y de código abierto ofrece varios beneficios para el desarrollo de la PNL. Conozcamos algunas de estas ventajas.
- Cuenta con un flujo de trabajo simplificado para una experimentación más rápida.
- Te permite Acceder a un amplio conjunto de arquitecturas y utilidades de modelos predefinidas para el procesamiento de textos y la gestión de vocabulario para facilitar la implementación a gran escala.
- Tiene la capacidad de aprovechar el ecosistema de PyTorch, incluidos los modelos y herramientas pre-compilados creados por investigadores e ingenieros en la comunidad de PNL.
- PyText puede servir como una plataforma de extremo a extremo, y los desarrolladores pueden aplicarlo de inmediato para crear tuberías completas de NLP.
- Su estructura modular también permite a los ingenieros incorporar componentes individuales a los sistemas existentes.
- PyText se conecta a ONNX y Caffe2. Lo que significa que con PyText, los investigadores e ingenieros de AI pueden convertir los modelos de PyTorch a ONNX y luego exportarlos como Caffe2 para la implementación de producción a escala.
Pero en esta introducción a PyText no solo te mostramos las ventajas más directas sino otras tantas optimizaciones importantes que de seguro que gustarán como por ejemplo:
- Es compatible con el aprendizaje multitarea para entrenar varios modelos a la vez.
- Los modelos PyText se construyen sobre PyTorch y se pueden compartir fácilmente entre diferentes organizaciones en la comunidad de AI. Lo que significa que es un sistema portátil.
- Gracias los modelos pre-construidos el etiquetado de palabras, el análisis semántico y el modelado de lenguaje se clasifica y se compila de forma rápida y sencilla.
Para una inferencia optimizada en la producción, PyText usa la capacidad de PyTorch 1.0 para exportar modelos para la inferencia a través del motor de ejecución Caffe2 optimizado. Los modelos PyTorch nativos requieren el tiempo de ejecución de Python, que no es lo suficientemente escalable debido a las limitaciones del subprocesamiento múltiple del intérprete de Python. Por tanto, exportar a Caffe2 te proporciona el backend de C ++, es decir un multiproceso eficiente que sirve ante grandes volúmenes de tráfico de manera eficiente con un alto rendimiento. Otras características de PyText también facilitan el movimiento de un modelo a producción y su implementación, incluyendo:
- Los recursos unificados que se aplican tanto al trabajo de PNL orientado a la investigación como a la producción, como las API simples para capacitación e inferencia, y el pre-procesamiento de texto es consistente para la capacitación e inferencia.
- Gestión de vocabulario, por lo que PyText puede adjuntar el vocabulario a un modelo después de que se haya exportado a Caffe2.
- Cuenta con soporte para tensores de cadena, para trabajar eficientemente con texto tanto en entrenamiento como en inferencia.
Cuál es el futuro de las herramientas PyText y NLP
Cerramos esta introducción a PyText hablando sobre lo que le depara en el futuro. PyText ha sido un esfuerzo de colaboración en la IA de Facebook, incluidos investigadores e ingenieros centrados en la PNL y la IA conversacional y todos sus análisis han demostrado que PyText permite a los ingenieros iterar más rápido en ideas novedosas de modelado de PNL y luego escalarlas rápidamente a producción. Por tanto, es un hecho que siendo el campo de la PNL un lugar amplio hay suficiente lugar para que PyText siga evolucionando y creciendo rápidamente, una tendencia que no retrocederá en un futuro cercano.
